MLOps Engineer

01 Декабря

Партнерские Вакансии

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Компания "Сбербанк"

То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача нашего департамента по работе с проблемными активами - вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Для этого мы разрабатываем AI-профили клиентов и интеллектуальные системы на базе LLM и AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов принятия решений. Сейчас мы ищем младшего инженера на стыке MLOps и MLE, который поможет нам с выводом моделей и агентов в production.

Обязанности

  • Участие в разработке и внедрении AI-агентов, использующих LLM
  • Развёртывание сервисов в Kubernetes, настройка CI/CD пайплайнов
  • Подключение внешних и внутренних источников знаний через RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Работа с embeddings: генерация, хранение, поиск по векторному пространству
  • Контейнеризация сервисов (Docker) и оптимизация окружения
  • Мониторинг, логирование, отладка и обеспечение отказоустойчивости сервисов.

Требования

  • Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый код
  • Базовый опыт работы с LLM (через OpenAI API, HuggingFace или аналоги)
  • Понимание архитектуры RAG, опыт работы с embeddings
  • Опыт работы с Docker: написание Dockerfile, создание и отладка контейнеров
  • Понимание базовых концепций Kubernetes: deployment, services, configmaps, namespaces
  • Умение развернуть простой ML/LLM-сервис в k8s и подключить его к API
  • Опыт работы с Git и CI/CD (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI и др.
  • Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с LangChain/LangGraph
  • Знания в области Observability: Prometheus, Grafana, Sentry, OpenTelemetry
  • Навыки написания Helm charts или Kustomize манифестов
  • Базовое понимание DevOps-инфраструктуры.

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • фултайм офис, гибкое начало дня
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • ипотека для сотрудников выгоднее до 4%
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии

07 Ноября

DS/LLM Engineer (Центр практического ИИ)

Москва

Компания "Сбербанк" Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов....

Отправить резюме подробнее

07 Ноября

NLP Engineer (команда GigaChat Pretrain)

Москва

Компания "Сбербанк" Мы в GigaChat делаем core-технологию генеративной языковой модели: она пишет тексты, генерирует изображения, пишет код,...

Отправить резюме подробнее

08 Ноября

ML-engineer (Search Alignment)

Москва

Компания "Сбербанк" Мы - команда ML-инженеров GigaChat Data. Наша команда готовит данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat...

Отправить резюме подробнее

08 Ноября

Middle Research Engineer (AI Algorithms & Architectures)( Сбербанк )

Москва

Компания "Сбербанк" Мы развиваем мультиагентную систему, которая, как и AlphaEvolve от DeepMind, открывает новые алгоритмы и улучшает...

Отправить резюме подробнее

26 Ноября

ML Engineer (команда Feature Store B2C)

Москва

Компания "Сбербанк" Мы - Команда MLOps B2C – проектируем, разрабатываем, внедряем современные инструменты и практики распределенного машинного...

Отправить резюме подробнее

Вакансия размещена в отрасли

Банки / Инвестиции / Лизинг: